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| 발행년 : | 2014 |
|---|---|
| 구분 : | 국내학술지 |
| 학술지명 : | 韓國컴퓨터情報學會論文誌 |
| 관련링크 : | http://www.riss.kr/link?id=A101700470 |
웰니스를 위한 빅데이터 분석과 의료 질 관리
= The Big Data Analysis and Medical Quality Management for Wellness
저자[authors] 조영복(Young-Bok Cho),우성희(Sung-Hee Woo),이상호(Sang-Ho Lee)
학술지명[periodical name] 韓國컴퓨터情報學會論文誌
권호사항[Volume/Issue] Vol.19No.12[2014]
발행처[publisher] 한국컴퓨터정보학회
자료유형[Document Type] 학술저널
수록면[Pagination] 101-109
언어[language] Korean
발행년[Publication Year] 2014
주제어[descriptor] 클라우드컴퓨팅,IaaS,개인의료정보레코드,병원정보시스템,웰니스,Cloud Computing,Infrastructure as a Service,Personal Healthcare Record,Hospital Information System,Wellness
초록[abstracts]
[의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 “건강하게 오래살기”에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.,
Medical technology development and increase the income level of a "Long and healthy Life=Wellness," with the growing interest in actively promoting and maintaining health and wellness has become enlarged. In addition, the demand for personalized health care services is growing and extensive medical moves of big data, disease prevention, too. In this paper, the main interest in the market, highlighting wellness in order to support big data-driven healthcare quality through patient-centered medical services purposes. Patients with drug dependence treatment is not to diet but to improve disease prevention and treatment based on analysis of big data. Analysing your Tweets-daily information and wellness disease prevention and treatment, based on the purpose of the dictionary. Efficient big data analysis for node while increasing processing time experiment. Test result case of total access time efficient 26% of one node to three nodes and case of data storage is 63%, case of data aggregate is 18% efficient of one node to three nodes.]
목차[Table of content]
요약 Abstract Ⅰ. 서론 Ⅱ. 관련 연구 Ⅲ. 빅 데이터를 기반으로 한 의료서비스의 질 관리 Ⅳ. 제안모델 실험 및 평가 5. 결론 참고문헌
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